一些经典的个性化推荐算法的实现，从理论推导到实战
本项目实现了一些经典的个性化推荐召回算法，包括基于邻域的推荐算法（LFM）、基于图的推荐算法（Personal Rank）、基于深度学习的推荐算法（Item2vec）。其次本项目通过两种常用的排序模型，逻辑回归（LR）和 GBDT，进行样本的选择和处理举例，并且实现了GBDT和LR混合模型。
MovieLens
Census Income Dataset
基于邻域的推荐-LFM
基于图的推荐-PersonalRank
基于深度学习的推荐-Item2vec
基于内容的推荐-contentBased
LR模型排序
GBDT+LR模型排序